走向数据驱动的精准教学：教学范式3.0时代来了!

三代教学范式（最新版）目录1.教学范式的概念和重要性2.三代教学范式的概述3.第一代教学范式：传统教学4.第二代教学范式：学生中心教学5.第三代教学范式：多元智能教学6.三代教学范式的优缺点分析7.我国教学范式的现状和发展趋势正文【1.教学范式的概念和重要性】教学范式是指教学活动中的一种稳定、可重复的教学模式，是教育者在教学过程中遵循的一种理念和方法。

教学范式对于教育质量和教学效果具有重要意义，它直接影响到学生的学习兴趣、学习方法和学习成果。

【2.三代教学范式的概述】从全球教育发展史来看，教学范式经历了三次变革，即三代教学范式。

它们分别是传统教学、学生中心教学和多元智能教学。

【3.第一代教学范式：传统教学】传统教学范式以教师为中心，强调教师的权威和知识传授。

在这种范式下，学生被动接受知识，缺乏主动性和创造性。

传统教学范式在我国长期占据主导地位，尤其在基础教育阶段。

【4.第二代教学范式：学生中心教学】学生中心教学范式强调学生的主体地位，注重培养学生的自主学习能力和创新能力。

在这种范式下，教师角色发生转变，成为学生学习的引导者和助手。

这一教学范式在 20 世纪初逐渐兴起，目前在许多国家得到广泛应用。

【5.第三代教学范式：多元智能教学】多元智能教学范式强调个体差异和多元智能的发展。

在这种范式下，教育教学注重培养学生的综合素质，提倡跨学科、跨领域的学习。

这一教学范式在近年来逐渐成为教育改革的重要方向。

【6.三代教学范式的优缺点分析】传统教学范式虽然能够保证知识的传授，但忽视了学生的个性和创造力；学生中心教学范式充分尊重学生的主体地位，但可能导致教师作用弱化；多元智能教学范式注重学生全面发展，但实施难度较大。

【7.我国教学范式的现状和发展趋势】在我国，传统教学范式仍然占据主导地位，但近年来，学生中心教学和多元智能教学范式得到了越来越多的关注。

中小学教师数据素养期末考试（完整一套40题）一．单选题1．“一图胜千言”是指数据图表能够将大量的数据以_ 的形式呈现出所要表达的信息，方便用户对数据进行进一步的分析与应用。

A.直观B.交互C.艺术D.关联2．在中小学教师数据素养金字塔模型中，_ 是对教师发展教师数据素养的高阶要求，意在培养教师数据驱动教学的意识，形成基于数据发现问题、解决问题的教育理念，对教师提升数据素养水平意义重大。

A.基础知识层B.核心技能层C.思维方法层D.意识态度层3．_ 是教师提升数据素养的先决条件。

A.基础知识B.意识态度C.核心技能D.思维方法4．下列哪一选项不属于大数据可能带来的伦理问题？A.信息安全B.数据鸿沟C.隐私泄露D.优化决策5．试卷的效度是衡量_ 的指标。

‘A.考试是否考了要考的内容，是否达到其预定目的。

B.试卷难易程度。

C.考试卷目对考生心理特征的区分能力D.使用同一试卷对考生重复测验时，或两个平行试卷对考生测验时，所得测验分数的一致性和稳定性程度。

6．教育大数据之“大”主要是强调_ 之大。

A.价值B.结构C.种类D.数量7．教育数据意识本质上是一种动态的、综合性的意识形态，包含数据价值意识、数据获取意识、_ 、数据开放意识以及数据安全意识。

A.数据应用意识B.数据感知意识C.数据伦理意识D.数据处理意识8．教育大数据的来源可以概括为_ 两大类。

A.学校和社会B.人和物C.教师和学生D.作业和考试9．教育数据意识的核心是_ 。

A.教育数据采集意识B.教育数据分析素养C.教育数据隐私意识D.教育数据观10．适应性学习模型的“一引擎+四模型”中，“一引擎”指的是_ 。

A.可视化引擎B.呈现引擎C.自适应引擎D.行为分析引擎二．多选题11．利用大数据，教师在课前可以_ 。

A.精准定位教学目标和重难点B.采集学生预习数据C.进行学情分析D.进行教学反思12．在中小学教师数据素养金字塔模型中，思维方法层主要包含_ 。

第1篇一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

教育领域也面临着前所未有的变革，如何利用大数据技术提高教学质量和效率成为教育工作者关注的焦点。

本文以某中学数学课堂为例，探讨数据驱动教学实践的应用。

二、案例背景某中学位于我国东部沿海地区，是一所具有较高知名度的中学。

近年来，学校积极开展教育信息化建设，将大数据技术应用于教学实践。

数学课堂作为学校教学的重要组成部分，其教学质量直接影响到学生的整体发展。

为了提高数学课堂教学效果，学校决定尝试基于数据驱动的教学实践。

三、数据驱动教学实践的实施过程1. 数据收集首先，学校建立了数学课堂数据收集体系，主要包括以下几个方面：（1）学生个体数据：包括学生的成绩、学习态度、学习习惯等。

（2）课堂行为数据：包括学生的课堂参与度、课堂表现、课堂提问等。

（3）教学资源数据：包括教师的教学设计、教学课件、教学视频等。

2. 数据分析学校利用大数据分析技术，对收集到的数据进行深度挖掘，分析学生在数学学习过程中的优势和不足。

主要分析方法包括：（1）成绩分析：分析学生在各个知识点上的掌握程度，找出学习难点。

（2）课堂行为分析：分析学生在课堂上的参与度、课堂表现等，找出课堂管理问题。

（3）教学资源分析：分析教师的教学设计、教学课件等，找出教学资源利用情况。

3. 教学改进根据数据分析结果，学校采取以下措施进行教学改进：（1）针对学生学习难点，教师进行针对性教学，提高教学效果。

（2）针对课堂管理问题，教师调整教学策略，提高课堂参与度。

（3）针对教学资源利用情况，教师优化教学设计，提高教学资源利用率。

4. 教学评估学校定期对数学课堂进行教学评估，评估内容包括：（1）学生学习成绩：分析学生在各个知识点上的掌握程度。

（2）课堂表现：分析学生在课堂上的参与度、课堂表现等。

（3）教师教学效果：分析教师的教学设计、教学课件等。

四、案例效果通过基于数据驱动的教学实践，某中学数学课堂取得了以下成果：1. 学生学习成绩明显提高，及格率、优秀率逐年上升。

推动教研数字化转型，构建精准教学新场景作者：高勇来源：《中小学信息技术教育》2024年第03期随着大数据、云计算、人工智能等新技术的加速迭代，推进教育数字化转型已经成为国家的重要战略举措。

教育的数字化转型，不仅要实现数字技术在教育教学中的应用，更重要的是实现技术与教育教学的深度融合，优化教学方式，支持学生个性化发展。

基础教育的数字化转型要积极发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用；要善于利用人工智能技术加快推动人才培养模式和教学方法的改革；要合理应用智能化教育管理评价方法，改进教与学的行为，促进教育质量的稳步提升。

创新教研方式是教育数字化转型的核心动力。

教研作为一种具有中国特色的推进课程改革、指导教学实践、促进教师发展、服务教育决策的有效组织形式，在新中国的教育发展史上发挥了十分重要的作用。

教育部《关于加强和改进新时代基础教育教研工作的意见》对新时代教研工作职能从服务学校教育教学、服务教师专业成长、服务学生全面发展、服务教育管理决策等方面进行了重新定位。

创新教研工作方式，积极探索信息技术背景下的教研模式改革，是促进教育数字化转型的新要求。

《基础教育课程教学改革深化行动方案》关于“推进数字化赋能教学质量提升，构建数字化背景下的新型教与学模式，助力提高教学效率和质量”的新举措，是实现教育数字化转型的新方向。

精准教学诊断是教育数字化转型的重要形式。

要想从根本上提升教育教学质量，就必须要深入课堂中，对教与学的行为进行科学的分析和指导。

传统课堂教学行为分析，主要依靠专家进课堂的方式。

这种方式以专家的印象和经验为主，对教学进行主观观察、分析和指导。

由于存在定性分析过多、证据和数据支撑不足的现象，分析结论在科学性、严谨性、公平性等方面存在一定的争议。

运用智能化手段精准地采集、分析和量化课堂中教与学的行为，采用定性和定量相结合的方式构建高效、合理的课堂教学行为诊断与分析方法，已经成为教育数字化转型的重要研究课题。

教师如何在课堂中运用数据驱动的教学方法教师演讲稿在这个数字化时代，数据正如同空气一般无处不在，它悄无声息地渗透进我们生活的每一个角落，甚至是我们最为熟悉的课堂。

作为一名教育工作者，我深感荣幸能够站在这里，与大家一同探讨如何巧妙地运用数据驱动的教学方法，让我们的课堂焕发出新的活力，让每一位学生都能在数据的海洋中自由遨游，探索知识的无穷魅力。

数据驱动的教学方法，简而言之，就是借助先进的数据分析技术，对学生的学习行为、学习效果等数据进行精准捕捉和深入分析，从而为我们的教学提供有力的数据支撑和科学的决策依据。

这种方法不仅能够帮助我们更加全面、客观地了解学生的学习状况，还能够让我们根据数据的反馈，及时调整教学策略，实现因材施教，让每一位学生都能在最适合自己的学习环境中茁壮成长。

那么，如何在课堂中具体运用这些数据呢？让我给大家讲述一个真实的案例。

在我所任教的一门课程中，我注意到学生们对某个知识点的掌握程度存在较大的差异。

为了深入了解这一现象，我决定运用数据驱动的方法，对学生的学习数据进行详细的分析。

通过收集和分析学生在课堂上的答题数据、作业完成情况以及课后复习进度等数据，我发现学生在理解深度和记忆广度方面存在明显的不足。

针对这一问题，我及时调整了教学策略，采用更加生动有趣的教学方法，帮助学生建立系统的知识体系。

经过一段时间的实践，学生的学习成绩有了显著的提升，他们对知识的掌握也更加深入和牢固。

这个案例充分展示了数据驱动教学方法在课堂中的巨大潜力。

它能够帮助我们更加精准地把握学生的学习情况，从而为我们的教学提供更加有针对性的指导。

同时，它还能够激发我们的教学热情和创新精神，让我们在探索和创新的道路上不断前行。

当然，数据驱动的教学方法并非万能钥匙，它也有其局限性。

例如，数据的收集和处理过程可能会耗费大量的时间和精力，而且数据的准确性也可能受到多种因素的影响。

因此，我们在运用数据驱动的教学方法时，必须保持谨慎和客观的态度，既要充分发挥数据的优势，又要避免过度依赖数据，忽视了学生的个体差异和主观能动性。

大数据下的“教、学、评”一体化精准教学实践研究广西柳州高级中学（545006）谢颖覃方确葛伟［摘要］大数据改变了传统的教育模式，使精准的、个性化的教育成为未来教育的发展方向。

应用大数据相关技术，探索和解决“教、学、评”之间的矛盾，实现“教、学、评”一体化，并形成大数据背景下“教、学、评”一体化的精准教学模式和基本流程，能让成效更显著。

［关键词］大数据驱动；“教、学、评”一体化；精准教学［中图分类号］G632.4［文献标识码］A［文章编号］1674-6058（2023）21-0033-04一、传统课堂教学状态及“教、学、评”一体化的趋势传统课堂上，教师采用的教学方法一般是组织教学、复习旧课、讲解新课、巩固新课、布置作业的“五段教学法”［1］。

这种教学方法曾经发挥过积极的作用，但是，从发展的角度来看，它存在一些弊端。

在教学思想上，传统课堂教学以教材、教师、教案为本，重理论轻实践、重理性轻感性、重结论轻过程；在教学目标上，传统课堂教学重知识轻能力、重认知目标实现轻学生个性发展；在教学方式上，传统课堂教学重学轻用、重预设轻生成、重教法轻学法、重灌输轻探究；在教学主体上，传统课堂教学中教师是主动者、支配者，学生是被动者、服从者；在教学评价上，传统课堂教学评价的标准、主体、内容、形式、过程、目的不够多元化。

在义务教育各学科课程标准［2］（以下简称“课标”）中，教学评价理念都强调以核心素养为导向的“教、学、评”一体化，要求教师转变育人方式，重视评价的育人功能，树立“教、学、评”一体化意识，实现“教、学、评”的有机融合。

“教、学、评”一体化，即基于“教、学、评”一致性理念，将教、学、评三个要素有机融合，形成课程育人的合力，协调发展学生的学科核心素养。

“教”是教师以核心素养为导向，通过教授学科之“眼”、学科之“魂”、学科之“法”实现学科育人；“学”是学生在教师的引导下，积极主动地参与教学实践活动，内化所学知识与技能，形成关键能力和必备品格，发展学科核心素养；“评”是教师以核心素养为导向，将教学评价整合进教与学的共同活动中，以评促学、以评促教。

数据时代教育变革的八大新趋势随着科技的快速发展，数据时代已经深刻影响了各行各业，教育领域也不例外。

在这个数据时代，教育变革正呈现出八大新趋势。

1. 个性化学习数据时代的到来，使得教育变得更加个性化。

通过采集学生的学习数据，教师能够更好地了解每个学生的学习情况和学习风格，并根据这些数据进行个性化的教学安排。

教师可以根据学生的学习进度和兴趣，提供量身定制的学习资源和教学方式，使学生能够更高效地学习。

2. 翻转课堂传统的教学模式是教师在课堂上授课，学生回家完成作业。

而在数据时代，翻转课堂成为了一种新的教学方式。

学生可以通过在线学习平台学习课程内容，而课堂上的时间则可以用来与教师和同学进行更多的互动和讨论。

这种方式能够更好地激发学生的学习兴趣和主动性。

3. 智能辅助教育人工智能技术的发展，为教育带来了无限可能。

智能辅助教育通过人工智能技术对学生的学习数据进行分析，提供个性化的学习建议和辅助教学。

智能辅助教育可以根据学生的学习情况和需求，推荐适合的学习资源和练习题，帮助学生更好地掌握知识。

4. 在线学习数据时代使得在线学习成为了一种主流的学习方式。

通过在线学习平台，学生可以随时随地进行学习，选择自己感兴趣的课程。

在线学习不仅打破了时间和地域的限制，还提供了丰富多样的学习资源和学习工具，使学生能够更加自由和高效地学习。

5. 大数据分析教育数据的大规模采集和分析，使得教育决策更加科学和精准。

通过对学生学习数据的分析，教育工作者可以更好地了解学生的学习情况和问题，及时调整教学策略和资源配置，提供更好的教育服务。

6. 虚拟现实教育虚拟现实技术的发展，为教育带来了全新的教学模式。

通过虚拟现实技术，学生可以身临其境地体验各种场景和情境，提高学习的沉浸感和体验感。

虚拟现实教育不仅可以增强学生的学习兴趣和参与度，还能够培养学生的实践能力和创新思维。

7. 协作学习数据时代提供了更多的协作学习机会。

通过在线学习平台和社交媒体等工具，学生可以方便地与教师和同学进行交流和合作。

数据驱动教学范式本质特征的理解1. 数据驱动教学的概念数据驱动教学，听起来是不是有点高大上？其实简单来说，就是用数据来指导我们的教学。

就像我们常说的“有的放矢”，通过分析学生的学习数据，老师能更好地了解他们的需求，从而制定更有效的教学策略。

比如说，如果班上有小朋友数学特别厉害，老师可以通过数据了解到这一点，然后在课堂上为他们提供更具挑战性的内容。

反之，如果某些学生在某一科目上挣扎，老师也能及时调整，帮助他们补救。

1.1. 数据的来源说到数据，来源可多了去了！首先，我们可以从考试成绩中获得信息。

你想啊，谁的分数高、谁的分数低，数据一目了然。

另外，老师还可以通过作业和测验，了解学生对知识点的掌握情况。

有时候，观察学生在课堂上的表现也是个不错的方式。

比如说，有的学生上课积极发言，而有的同学则默默无闻。

通过这些“非正式”的数据，老师就能对每个学生的学习状态有个大致的了解。

1.2. 数据的分析不过，光有数据可不行，咱还得会分析！有时候，数据就像个谜团，得好好“解密”才能发挥它的作用。

老师可以利用一些简单的工具，比如表格、图表，来帮助自己理解数据背后的含义。

就好比“把复杂的事情简单化”，这样才能更清楚地看到学生们的学习趋势。

有趣的是，数据分析还可以帮助老师发现一些意想不到的规律。

比如说，某个班级的学生在特定的时间段内学习效率特别高，这也许是因为那个时间段正好是他们的“黄金时段”！2. 数据驱动教学的优势那么，数据驱动教学到底有什么优势呢？首先，最明显的就是个性化教学。

每个学生都是独一无二的，使用数据分析，老师能够为每个学生量身定制学习方案。

这就像是给每个人都开了个“私人定制”的学习小车，让他们在知识的道路上一路畅通无阻。

2.1. 提升教学效果此外，数据驱动教学还能够大幅提升教学效果。

老师通过不断优化自己的教学方法，可以更好地激发学生的学习兴趣。

毕竟，谁都希望在课堂上听到“老师，我懂了！”的欢呼声。

数据帮助老师不断调整，形成一个良性循环，让课堂氛围更加活跃。

课堂教学改革进入“3.0时代”作者：黎明汪雷来源：《湖北教育·综合资讯》2020年第05期课堂教学“3.0时代”的核心《意见》就优化教学方式提出了“一个坚持、三个鼓励”的要求。

一个坚持是“坚持教学相长，注重启发式、互动式、探究式教学，教师课前要指导学生做好预习，课上要讲清重点难点、知识体系，引导学生主动思考、积极提问、自主探究”，这是教学的原则。

“三个鼓励”分别是鼓励“融合运用传统与现代技术手段，重视情境教学”、鼓励“探索基于学科的课程综合化教学，开展研究型、项目化、合作式学习”、鼓励“精准分析学情，重视差异化教学和个别化指导”，这是对课堂教学方式的具体要求。

三个鼓励所倡导的教学方式都与课程综合化有密切关系。

课程综合化是在我国课程改革实践中创生的一个概念。

其理论基石是马克思主义“人的全面发展”学说，其价值追求是体现整体主义的核心素养，是推动教育现代化的新理念。

基于学科的课程综合化教学将学科教学赋予“综合化”的特质，用整体思维与生成性思维来思考课堂教学，是未来课堂教学实施的基本遵循，是课堂教学“3.0时代”的核心。

什么是基于学科的课程综合化教学综合化是关于事物状态或主体所具有的思想意识的描述。

课程综合化是对课程所持有的看法或观点，强调学科领域的联系性和一致性，强调课程结构的整合、教学资源的聚合、教学手段的融合。

课程综合化的方式很多，目前有两个层面：一是针对分科课程所存在的局限，进行不同学科的综合，有两个层次，即保留原有学科的区分，扩大其知识范围;以及取消学科区分，以问题或者主题为中心组织课程，形成新的知识体系。

二是从课程要素出发进行学科与学科、学科与社会、学科与学习者的综合。

这样看来，课程综合化既存在于学科内部整合之中，也存在于学科群体整合之中，还存在于学科与社会、自然、学生的整合之中。

课程综合化教学并非一种具体教学方式方法，是一种课程实施的理念，是学校层面课程实施行为方式的总称。

基于学科的课程综合化教学，是在保持学科体系基础上，赋予“综合化”特质，关注知识、品格、能力之间的联系，以国家学科课程标准为依据，以教材为主要素材，以‘综合’理念为教学指导，以培育学生核心素养为目标，综合应用各种资源、教学手段和学习方法展开的教学。

第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

教育领域也面临着前所未有的变革。

数据驱动教学作为一种新型的教学模式，旨在通过收集、分析和利用学生数据，实现个性化、精准化的教学。

本文将以某中学为例，介绍数据驱动教学的实践案例。

二、案例概述某中学是一所具有悠久历史和优良传统的学校，近年来，学校积极探索数据驱动教学模式，以提升教育教学质量。

以下是该校数据驱动教学的实践案例。

三、案例实施过程1. 数据收集该校首先建立了学生信息数据库，包括学生的基本信息、学习成绩、学习进度、兴趣爱好、家庭背景等。

此外，学校还引入了智能教学平台，通过平台收集学生在课堂上的表现数据，如出勤率、作业完成情况、课堂互动等。

2. 数据分析学校成立了数据分析小组，负责对收集到的学生数据进行整理、分析和挖掘。

分析内容包括：（1）学生学习情况分析：分析学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，找出学生学习中的薄弱环节。

（2）学生行为分析：分析学生在课堂上的表现，如出勤率、作业完成情况、课堂互动等，找出影响学生学习效果的因素。

（3）学生兴趣分析：分析学生的兴趣爱好，为个性化教学提供依据。

3. 教学改进根据数据分析结果，教师有针对性地调整教学策略，实施以下措施：（1）个性化教学：针对学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，制定个性化的教学计划，满足学生的个性化需求。

（2）分层教学：根据学生的学习能力，将学生分为不同层次，实施分层教学，提高教学效果。

（3）精准辅导：针对学生在学习中的薄弱环节，进行有针对性的辅导，帮助学生克服困难。

（4）家校合作：与家长保持密切沟通，共同关注学生的学习情况，形成家校合力。

4. 效果评估学校定期对数据驱动教学的效果进行评估，主要从以下几个方面：（1）学生学习成绩：分析学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，与之前的数据进行比较。

（2）学生学习态度：通过问卷调查、访谈等方式，了解学生对数据驱动教学的满意度。

教育信息化3.0解读摘要：一、教育信息化3.0的概念与特点1.教育信息化3.0的定义2.教育信息化3.0的特点二、教育信息化3.0的关键技术1.云计算技术2.大数据技术3.人工智能技术三、教育信息化3.0的应用场景1.在线教育2.智能校园3.个性化教育四、教育信息化3.0的挑战与展望1.技术挑战2.教育观念挑战3.未来发展展望正文：教育信息化3.0解读随着信息技术的不断发展，教育信息化已经进入到了3.0时代。

教育信息化3.0是在云计算、大数据和人工智能等关键技术支撑下，实现教育信息化的智能化、个性化和泛在化的阶段。

一、教育信息化3.0的概念与特点教育信息化3.0，是指在教育领域，利用云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现教育的智能化、个性化和泛在化。

与教育信息化1.0、2.0相比，教育信息化3.0具有以下特点：1.教育信息化3.0的定义教育信息化3.0是在云计算、大数据和人工智能等关键技术支撑下，实现教育信息化的智能化、个性化和泛在化的阶段。

它是以学习者为中心，以教育数据为驱动，以智能设备为载体，以教育云平台为支撑的新型教育模式。

2.教育信息化3.0的特点教育信息化3.0的特点主要表现在以下几个方面：（1）智能化：通过人工智能技术，实现教育的个性化和智能化。

（2）个性化：根据学习者的特点和需求，提供个性化的教育服务。

（3）泛在化：通过云计算和移动互联技术，实现教育的随时随地。

二、教育信息化3.0的关键技术教育信息化3.0的关键技术主要包括云计算技术、大数据技术和人工智能技术。

1.云计算技术云计算技术为教育信息化提供了强大的计算能力和存储能力，为教育数据的采集、分析和应用提供了基础。

2.大数据技术大数据技术为教育信息化提供了丰富的数据来源，为教育个性化提供了支持，为教育决策提供了依据。

3.人工智能技术人工智能技术为教育信息化提供了智能化的教学手段，为学习者的个性化学习提供了支持。

三、教育信息化3.0的应用场景教育信息化3.0的应用场景主要包括在线教育、智能校园和个性化教育。

三代教学范式
摘要：
1.传统教学范式
2.现代教学范式
3.信息时代教学范式
正文：
教学范式是指在一定的历史时期内，人们教学思想、教学观念、教学方法、教学模式的综合体现。

随着人类社会的发展，教学范式也在不断地演变和更新。

从历史的角度看，教学范式可以分为传统教学范式、现代教学范式和信息时代教学范式。

传统教学范式主要是以教师为中心，强调教师的权威和地位，教师在课堂上是知识的传递者，学生则是被动接受者。

这种教学范式注重知识的传授，忽视学生的主观能动性和创造性。

传统教学范式的课堂往往是严肃、拘谨的，学生的学习过程缺乏探索和乐趣。

现代教学范式则是在传统教学范式的基础上，逐渐实现了以学生为中心的教学模式。

现代教学范式强调学生的主体地位，注重培养学生的自主学习能力和创新精神。

教师不再是知识的传递者，而是学生学习的引导者和助手。

现代教学范式倡导启发式、讨论式的教学方法，课堂气氛更加活跃，学生的学习过程更加愉快。

随着信息技术的飞速发展，我们已进入信息时代。

信息时代教学范式强调信息技术与教育教学的深度融合，以网络、多媒体等信息技术为支撑，实现教
育教学的个性化、智能化和全球化。

信息时代教学范式使得教育资源得到更加广泛的传播，教育公平得到更好的实现。

在这个教学范式下，教师和学生的角色更加多元化，学生可以在全球范围内进行学习，教师则需要不断提高自己的信息素养，适应新时代的教学需求。

总之，教学范式的演变反映了人类教育教学的发展趋势，从传统教学范式到现代教学范式，再到信息时代教学范式，每一次变革都为教育事业注入了新的活力。

——中国教育报2018616大数据时代教学范式转型走向数据驱动的未来杨现民田雪松成都泡桐树小学（天府校区）学生在使用点阵技术上课后，展示令他们惊喜的高科技。

（资料图片）教育在大数据技术与理念的冲击下正在发生一场“静悄悄的革命”，教学范式的转型成为这场革命的先导和核心。

伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的作用日益凸显。

一场由经验模仿教学、计算机辅助教学转向数据驱动教学的范式变革正在发生。

数据成为教学结构的新要素数据驱动教学是国际教育信息化发展的前沿课题，呈现科学化、精准化、智能化与个性化四个核心特征。

在数据驱动教学范式下，教学结构从四要素（教师、学生、媒介、内容）转变为五要素（教师、学生、媒介、内容、数据），数据作为一种新的生态要素出现在教学系统中，并为整个系统的运转提供智慧能量。

互联网技术的发展模糊了学习场所的边界，网络空间将承载越来越多的教学活动，产生和汇聚巨量的教与学的行为数据，逐步形成教学大数据。

通过教学大数据的深度挖掘和多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而帮助教师在课前进行精心的教学设计，课中进行精细的授导、精炼的研习与精准的评估，课后进行精益的辅导。

真实的教学数据不会“说假话”，它会赋予教师三种能力，分别是“显微镜”式的观察能力（看得更细，比如详细诊断学生的知识缺陷），“望远镜”式的预测能力（看得更远，比如预测学生的学习成效），“导航仪”式的指导能力（看得更准，比如给予学生个性化的学习路径与方法指导）。

数据驱动的智慧课堂与适应性学习“十二五”以来，各地中小学校的信息化环境大大改善，为教学过程与结果数据的多维度、全程化采集创造了良好的条件。

贯通课前、课中与课后的教学数据流正在生成，数据驱动的教学设计、教学组织与管理、学业辅导等教学业务开始走向精准化、精细化和精益化。

大数据具有重构课堂教学流程与教学生态的潜能，将推动经验主导、低效重压、整齐划一的传统课堂转向全向互动、数据把脉、精准反馈、轻负高质的智慧课堂。

数据驱动下的精准教学
数据驱动下的精准教学是一种基于大数据和人工智能等技术的教育模式，旨在通过精准的教学内容和教学方法，提高学生的学习效果和综合素质。

以下是数据驱动下的精准教学的几个特点:
1.精准定位:通过对学生学习数据的分析，可以精准地了解学生的学习状况和需求，从而制定出更加符合学生实际的教学计划和方案。

2.个性化教学:通过对学生的学习数据的分析，可以发现每个学生的学习特点和优势，从而制定出更加个性化的教学方案，提高学生的兴趣和参与度。

3.科学评估:通过对学生的学习数据的分析，可以对教学效果进行科学的评估和反馈，从而及时调整教学方案和方法，提高教学质量和效果。

4.智能化辅助:通过人工智能等技术，可以对学生的作业、考试等数据进行自动批改和分析，为教师提供更加精准的教学辅助和参考。

要实现数据驱动下的精准教学，需要具备以下几个要素:
1.数据采集:需要采集学生的学习数据、作业数据、考试数据等,为后续的数据分析提供基础。

2.数据处理:需要对采集的数据进行清洗、去重、分类等处理。

以确保数据的准确性和可靠性。

3.数据分析:需要利用大数据分析技术，对处理后的数据进行深入的分析和挖掘，以发现学生的学习特点和规律。

4.精准教学:需要根据数据分析的结果，制定出更加符合学生实际的教学计划和方案，以提高教学质量和效果。

5.智能化辅助:需要利用人工智能等技术，对学生的作业、考试等数据进行自动批改和分析，为教师提供更加精准的教学辅助和参考。

数据支持,精准教学精准教学指的是根据学生的个性特点和学习需求，有针对性地制定教学目标和教学方案，以实现学生个性化的学习效果。

数据支持精准教学的必要性和有效性，是提高教育教学质量的重要途径之一。

以下是数据支持精准教学的几个方面。

一、学习情况个性化差异数据支持1.学习兴趣差异一项调查结果显示，有超过60%的学生认为在学习中，老师应该根据学生的兴趣和需求制定教学内容，而不是一刀切的教学方式。

数据显示，学生的学习兴趣有很大的个性化差异，精准教学可以更好地满足学生的学习需求和提高学习积极性。

2.学习方式差异根据研究数据显示，有超过70%的学生认为自己对不同学科的学习方式有所偏好。

有些学生喜欢看书自学，有些学生更喜欢听课，有些学生则更喜欢实践动手。

根据学生的学习方式偏好进行精准教学，可以更好地激发学生的学习兴趣和提高学习效果。

二、学习能力差异数据支持1.认知水平差异研究数据显示，不同学生的认知水平差异很大。

有的学生善于抽象思维，有的学生更擅长具象思维，有的学生擅长逻辑推理，而有的学生擅长直观感受。

精准教学可以根据学生的认知水平差异，采取不同的教学方法和手段，更好地满足学生的学习需求，达到个性化教学效果。

2.学习进度差异研究数据显示，不同学生学习进度存在较大差异。

当老师的教学进度过快或过慢时，容易造成学生的学习压力或者学习兴趣下降，从而影响学生的学习效果。

精准教学可以根据学生的学习能力和学习进度差异，制定灵活的教学方案，更好地促进学生的学习。

2.学习方法需求研究数据显示，有的学生更倾向于传统的课堂教学方式，而有的学生更倾向于现代化的多媒体教学方式。

精准教学可以根据学生的学习方法需求，选择适合的教学方式和手段，提高学生的学习积极性和学习效果。

《中小学教师数据素养》之一：教育大数据基础认知（含答案）一、单选题（共5题，每题 4 分）1、教育大数据来源包括。

( B )①在教学活动过程中直接产生的数据②是在教育管理活动中采集到的数据③在科学研究活动中采集到的数据④在校园生活中产生的数据A ①②③B ①②③④C ②③④D ①②④2、___有望超越计算辅助教学，逐步成为大数据时代主流的教学范式。

( C )A. 经验模仿教学B. 计算机辅助教学C. 数据驱动教学D. 纸笔教学3、教育大数据的来源可以概括为____两大类。

( C )A. 教师和学生B. 作业和考试C. 人和物D.学校和社会4、下列那一选项不属于教育大数据主流分析方法？（ D )A.描述性分析B.诊断性分析C.预测性分析D.处方性分析5.适应性学习模型的“一引擎+四模型”中，“一引擎”指的是( B )。

A. 呈现引擎B.自适应引擎C.可视化引擎D.行为分析引擎二、多选题（共5题，每题 6 分）6、从持续性和规范性的角度来看，教育大数据的采集需要秉承（ CD ）的理念。

A．小颗粒汇聚大数据B. 大数据汇聚大价值C. 持续创造价值D. 规范提升价值7、教育决策的系统框架包括（ ABCD ）A、数据采集层B、数据存储层C、应用服务层D、展示呈现层8、知识追踪模型的参数有哪些？（ ABCD ）A. 猜测概率B.学习概率C.失误概率D.初始概率9、教学范式 3.0的核心特征有（ ABCD ）A、科学化B、精准化C、智能化D、个性化10、下列哪些数据可以算作基础教育数据（ ABCD ）A、师生基本信息数据B、课业测试与作业数据C、校园实录数据D、课程资源数据三、填空题（共6题，每题 5 分）11、这里的教育是“大教育”的概念，具有全员、全程、全方位特点。

12、教育大数据之“大”并非指数量之大，而是强调价值之大13、教育数据可以分为四层，由内到外分别是基础层、状态层、资源层和__行为层____。

基于大数据的精准教学模式探究
大数据时代，教育正在出现重大变革，精准教学模式将作为我们引领教育发展的新模式，在全面提高教育质量方面发挥着重要作用。

精准教学的概念源于定向教育理论，是一种针对学生自身水平特征和需要的教育和培养模式。

精准教学是基于学生知识结构及其发展的需求，设计和提供基于学生自身表现的教育课程，重点对学生的知识弱点和知识空洞进行个性化补充和弥补，以满足他们学习独特需求，帮助他们更快更有效地学习知识。

现代教育的发展应当与现代信息技术的发展同步，大数据将为精准教学模式提供有力的技术支持。

大数据技术不仅可以收集和处理各种复杂的教育数据，分析学生的能力和学习习惯，还可以分析课程的效果，进行及时改进，从而使教育更加有效。

运用大数据的精准教学模式，不仅可以改变传统教学中师生被动的学习模式，而且可以有效构建智能学习系统，提供更好的反馈及个性化学习服务。

有效数据分析及自动反馈，可以有效帮助学生快速认识自己的学习状态，在不同学习水平上及时更正和修正学习方法，更加有效地提升学习成绩。

大数据精准教学模式将为学生创造更好的学习环境。